训练时间和参数量百倍降低

赛博朋克的电影里，常常可以看到这样的构想：

社会已经被财阀集团所控制，人工智能充当了统治的工具，所有人的行为都要遵循机器的逻辑、服从算法的规则。然后生活在社会最底层的主角，找到了其中的漏洞并尝试走出被操控的宿命。

可能在大多数的认知里，类似的反乌托邦世界离我们还很遥远。但当人工智能技术从象牙塔走进现实生活，与AI伦理有关的议题逐渐成为学术界争论的焦点，甚至有一些年轻人也开始思考算法的伦理和风险。

比如在B站上小有名气的视频博主“在下小苏”制作的一期内容里，对DeepFake、人机恋爱等话题进行了讨论 ，诸如DeepFake等黑科技被用来恶搞甚至是作恶的时候，我们对人工智能应该秉持什么样的态度?一旦“技术中立”被越来越多人抨击，我们应该如何处理新时代的人机关系?

或许AI伦理的概念还有些宏观，却是与每一个人息息相关的事。

无处不在的算法歧视

人工智能离我们并不遥远。

当你打开资讯应用时，算法会根据你的喜好自动推荐新闻;当你去电商平台购物的时候，算法会结合你的习惯推荐对应的商品;当你去求职应聘的时候，首先处理简历并进行筛选的可能也是算法;当你去医院看病就医的时候，医生可能会利用某个算法模型来判断患病的可能性……

算法正在以前所未有的速度渗透到我们的生活中。在支持者眼中，算法可以在一些决策中减少人为干预，进而提升决策 的效率和准确性。可从批判的角度出发，算法是否带有人为的偏见，人们的命运是否会被算法左右?

遗憾的是，算法歧视现象往往是算法落地应用的衍生品。
 

从企业上看，浪潮、电信、曙光位列三甲，能在竞争激烈的政务云市场中名列前茅，各家都有着自己的“独门绝技”。

从行业上看，电信、移动、联通据了整个市场的37.6，浪潮、曙光占据了整个市场的32.8，电信运营商和硬件运营商吃掉了整个市场的70%。

电信运营商的优势在于，拥有低廉的网络传输成本和广泛的数据中心，并且随着5G、物联网等新兴技术的发展的趋势，电信运营商在政务云服务市场的优势也更加突出;而硬件产商的优势也非常明显，本身是从政府解决方案起家，在政务云建设方面非常有经验，在G端细分领域拥有很强的技术积累，更了解客户的需求。

有意思的是，在分类的对比中，硬件运营商中排名第一的浪潮(20.3%)与第二名曙光(12.5%)相差了7.8个百分点，电信运营商中的电信(17.9%)与(移动10.1%)也相差了7.8个百分点，可以说各行业的第一与第二的差距也是相当的默契。

而剩余的30%由系统集成商和众多互联网厂商和组成，虽然分到每家份额不多，但能在政务云市场占得一席之地，也各有各优势。况且，要提高政府信息化的效率与质量，不同运营商之间的能力互补、生态聚合也尤为重要。政务云市场是云计算市场中竞争最为激烈却也潜力巨大的一个细分市场，未来谁轻谁重很难预料。

从迁移上云到协同运营

IDC在报告中指出：随着技术的不断发展、政务云基础设施的不断完善，政府机构对于政务云云服务的要求也在变化，从“单一迁移上云”逐渐转变为“整体协同运营”的要求。

事实上，从“单一迁移上云”到“整体协同运营”是政务云的必经之路。政务云1.0,主要是IaaS层面的建设，主要解决了资源物理集中的问题，实现了政府信息化集约化建设和购买服务的常态化。而2.0时代则是以数据融合、数据化运营”为核心，帮助政府在社会治理决策和面向公众服务方面实现全面提升。

如今，政务云在平台、数据、应用等方面虽然有了很大的提升，在中小城市也已经相当普及，但作为提高政务效率的同时，也暴露出很多问题。

首先是缺乏统一的规划。云计算的本质是打破信息孤岛，实现数据共享。而低水平、重复性的基础设施投入，却没有解决数据共享的问题，虽然有些政务系统配置很先进，而系统服务跟不上。

换句话说，政府迁移上云的前期基础工程建设已基本完成，政务云行业正走出“重建设、轻应用”的建设期，提升智慧办公能力和综合服务能力才是重点。

（编辑：淮安站长网）

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